• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
• /
• pp.345-346
• /
• 2018

Internet of Things (IoT) data is collected in real time and is treated as highly reliable data because of its high precision. However, IoT data is not always highly reliable data. Because, data be often incomplete values for reasons such as sensor aging and failure, poor operating environment, and communication problems. So, we propose the methodology for solve this problem. Our methodology implements multiple LSTM networks to individually process the data collected from the sensors and a single LSTM network that batches the input data into an array. And, we propose an efficient method for constructing LSTM in IoT environment.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제18D권5호
• /
• pp.317-322
• /
• 2011

본 논문에서는 기존 텍스트 기반 유사도 계산 방안을 이용해서 논문들 간의 유사도를 계산하는 방안에 대해서 논의한다. 먼저, 실험을 통해서 논문의 제목, 요약, 그리고 본문 중에서 어떤 부분이 유사도를 계산하는데 더 유용한지 확인하고 적절한 가중치를 부여한다. 두 번째로 논문의 텍스트 정보가 불완전한 상황에서 논문들 간의 유사도를 보다 정확하게 계산할 수 있는 키워드 확장 방안을 제안한다. 실제 논문 데이터베이스를 이용해서 제안하는 방안의 우수성을 검증한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제9권1호
• /
• pp.37-45
• /
• 1998

임의중도절단된 생존시간자료에서 생존함수에 대한 동시신뢰대를 근사식이나 표없이 구성하는 간단한 방법을 제안하였다. 그리고 모의실험을 통하여 기존의 동시신뢰대와 포함확률측면에서 서로 비교하고, 실제자료에 적용하여 보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
• /
• pp.998-1001
• /
• 2014

본 논문은 영상에서 불완전한 얼굴을 인식하는 방법으로 얼굴의 각 객체를 검출하여 특징을 비교하는 방법을 제안한다. 부분적 요소 즉, 얼굴의 눈, 코, 입을 각각 PCA(Principal component analysis)와 LDA(Linear discriminant analysis)를 이용해 특징을 추출한 등록된 데이터베이스와 비교하여 신원을 확인한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 실험으로 증명하였으며, 기존에 제안된 방법들보다 현저히 높은 인식률을 보였다.

• 정보학연구
• /
• 제2권1호
• /
• pp.15-34
• /
• 1999

본 논문은 생산성 수준과 생산성 성장에 대한 노동조합의 효과를 분석한 연구문헌에서의 이론과 실증 연구결과들을 조사 분석한 것이다. 노동조합과 생산성 수준 및 생산성 성장의 관계에 대한 이론과 연구결과들이 다양하기 때문에 노동조합이 생산성에 미치는 효과의 방향이나 크기에 대해서는 결론적으로 단언하기는 어렵고, 결국 적절한 모형과 자료를 가지고 실증분석을 해봐야 알 수 있는 문제이다.

• Kyungpook Mathematical Journal
• /
• 제57권1호
• /
• pp.109-124
• /
• 2017

In this article the Srivastava-Owa-Ruscheweyh fractional derivative operator $\mathcal{L}^{\alpha}_{a,{\lambda}}$ is applied for defining and studying some new subclasses of analytic functions in the unit disk E. Inclusion results, radius problem and other results related to Bernardi integral operator are also discussed. Some applications related to conic domains are given.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
• /
• pp.868-870
• /
• 2004

프로그래머는 프로그램 작성 중 문법적으로 올바르지 않은 문장을 입력할 수 있다. 문법적으로 불완전한 문장 입력은 사용자의 계속적인 편집 상태를 종료하고, 정상적인 파싱을 보장하지 않는 원인이 된다. 따라서, 사용자는 편집기가 제공하는 적절한 오류 처리 루틴을 통해 문법적으로 잘못된 문장에 대해 수정 작업을 실행해야 한다. 에디터 환경에서의 사용자 입력은 입력 부분의 왼쪽, 오른쪽에서 완전하지 못한 형태로 입력될 수 있다. 따라서, 에디터가 문법적으로 빠져있는 부분의 심볼이 무엇인지 정확히 인식 가능하고, 주어진 문법에 따라 부분적인 파스트리를 완성한다면, 사용자의 프로그래밍 편집 상태를 종료하지 않고 계속적인 편집과 성공적인 파싱을 보장할 수 있을 것이다. 본 논문은 파서가 문법적으로 올바르지 않은 문장의 입력에 대해 해당 문법에 따라 빠진 부분을 올바로 인식하고, 누락된 문법 심벌을 찾아 부족한 부분 파스 트리를 완성함으로써 성공적인 편집을 보장할 수 있는 파싱 방법을 제안하고 실험한다. 제안된 파싱 방법을 통해 사용자는 프로그래밍 편집 중 문법 오류에 대한 부담을 줄일 수 있으며, 불완전 입력에 대해 계속적인 파싱을 보장받아 편집 효율을 높일 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.20-26
• /
• 2002

주관투영도는 데이터베이스 설계자가 추상화 단계에서 사용자의 불완전한 관점에서 발견되지 못한 속성(uncovered attributes)을 찾아내어 사용자의 모델에 맞는 데이터베이스를 설계한다. 이런 데이터베이스는 고유한 의미를 유지하고 논리적으로도 실세계를 보다 정확히 표현하는 좋은 구조를 갖는다. 또한 주관투영도를 활용하여 설계된 데이터베이스는 사용자들에게 적은 수의 사용자 프로젝션(Projection)으로 실세계를 기술할 수 있는 방법을 제시 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.589-592
• /
• 2004

대표적인 웹 문서의 표준인 XML(eXtensible Markup Language)은 문서의 구조와 내용을 기술하기 위해 태그(tag)로 이루어진 문법 구조를 이용한다. 일반적인 텍스트 에디터 환경에서 XML 문서에 입력되는 내용(contents)과 그것을 포함하는 태그의 쌍은 완전하지 못한 형태로 입력될 수 있다. XML 문서를 작성하는 과정에서 문법적으로 불완전한 문장 입력은 정상적인 파싱을 보장하지 않는다. 본 논문은 XML 문서 편집기에 사용될 수 있는 XML 파서가 문법적으로 불충분한 문장의 입력에 대해 문법에 따라 빠진 부분을 인식하고, 누락된 문법 심벌을 찾아 부족한 부분 파스 트리를 완성함으로써 사용자에게 성공적인 XML 문서 편집을 보장할 수 있는 파싱 방법을 제안한다. 제안된 파싱 방법을 통해 사용자는 프로그래밍 편집 중 문법 오류에 대한 부담을 줄일 수 있다. 또한, 사용자는 불완전 입력에 대해 일반적인 에러 처리에 따른 편집 중단 없이 계속적인 문서 파싱을 보장받아 편집 효율을 높일 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
• /
• pp.387-390
• /
• 2009

패턴 분류 문제는 기계 학습 분야에서 매우 중요한 연구 주제이다. 하지만 불완전 데이터는 실생활에서 매우 빈번히 발생 할 뿐만 아니라 분류 모델의 학습도가 낮다는 문제점을 지니고 있다. 불완전한 데이터를 다루는 것에 대한 많은 방법들이 제안되어 왔지만 대부분의 방법들이 훈련 단계에 집중하고 있다. 본 논문에서는 삼각 형태의 퍼지 함수를 이용하여 불완전 데이터의 분류 알고리즘을 제안한다. 제안한 기법에서는 불완전한 특징 벡터에서의 불완전 데이터를 추론하고 학습하였으며, 추론된 데이터의 가중치를 삼각 퍼지 함수 분류기에 적용하였다. 실험을 통하여 제안한 기법이 상대적으로 높은 인식률을 나타냄을 확인할 수 있었다.